综述机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么要做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的解释。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型；在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为什么向这

1.模型理解双层规划问题就是指这种优化问题：目标函数中的一组变量被约束为另一优化问题的最优解；更简单来说，就是一个优化问题问题的参数受限于另一个优化问题，这两个问题相互影响。2.数学定义公式定义：minθ,wθF(wθ,θ)suchthatwθ∈minwL(w,θ)min_{\theta,w_\theta}F(w_\theta,\theta) \quad such \quad that \quad

综述机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么要做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的解释。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型；在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为什么向这

ArrayDeque学习笔记

View view = null;@Overridepublic View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) {view = inflater.inflate(R.layout.fragment, null);return view;}//方法1：在 onCra

1.模型理解双层规划问题就是指这种优化问题：目标函数中的一组变量被约束为另一优化问题的最优解；更简单来说，就是一个优化问题问题的参数受限于另一个优化问题，这两个问题相互影响。2.数学定义公式定义：minθ,wθF(wθ,θ)suchthatwθ∈minwL(w,θ)min_{\theta,w_\theta}F(w_\theta,\theta) \quad such \quad that \quad

ubuntu系统下的mongodb安装、安全认证配置、远程连接配置